Actividad de Aprendizaje: Dominando Comandos de Linux en Ingeniería Biomédica
Objetivo de Aprendizaje
Los estudiantes serán capaces de aplicar comandos esenciales de Linux para la manipulación de archivos, gestión de procesos y análisis de datos biomédicos.
Duración
1.5 horas
Materiales
Computador con Linux (instalado o máquina virtual), WSL2 con Ubuntu, o emulado.
Parte 1: Exploración y Gestión de Archivos (30 min)
Actividad 1: Navegación y manipulación de archivos
Explora los archivos y directorios disponibles en el sistema.
Crea una estructura de directorios organizada para almacenar datos biomédicos.
Mueve y organiza el archivo de datos de pacientes dentro de la estructura creada.
Modifica los permisos del archivo para restringir o permitir accesos según corresponda.
Preguntas de reflexión:
- ¿Por qué es importante organizar archivos en un entorno de trabajo biomédico?
- ¿Cómo podrías utilizar permisos de archivos para proteger datos de pacientes en un hospital?
Parte 2: Procesamiento de Datos Biomédicos en la Terminal (40 min)
Actividad 2: Exploración y análisis básico de datos
Examina las primeras líneas del archivo de pacientes para entender su estructura.
Cuenta la cantidad total de registros para determinar el número de pacientes.
Filtra los registros de pacientes con presión arterial alta.
Ordena los pacientes por edad para identificar a los de mayor edad.
Extrae información relevante, como edad y frecuencia cardíaca, y guárdala en un nuevo archivo.
Preguntas de análisis:
- ¿Cómo podríamos automatizar estos análisis para realizarlos diariamente en un hospital?
- ¿Qué otros patrones en los datos podríamos detectar utilizando solo comandos de Linux?
Parte 3: Automatización con Scripts (20 min)
Actividad 3: Creación de un script para análisis automático
Escribe un script en python que realice los análisis anteriores y guarde los resultados en un archivo de reporte.
Asigna los permisos adecuados al script para poder ejecutarlo.
Ejecuta el script y verifica el contenido del reporte generado.
Reflexión final:
- ¿Cómo podríamos modificar el script para hacerlo más interactivo?
- ¿Cómo podríamos programarlo para que se ejecute automáticamente cada cierto tiempo?
Criterios de Evaluación
Criterio
Descripción
Puntos
Uso de comandos básicos
Aplicación correcta de comandos de navegación y manipulación de archivos
20
Procesamiento de datos
Uso adecuado de herramientas para análisis de datos
30
Automatización con scripts
Creación y ejecución correcta de un script funcional
30
Reflexión y análisis
Respuestas argumentadas a preguntas de reflexión
20
Total: 100 puntos.
Esta actividad permite a los estudiantes desarrollar habilidades prácticas en Linux con aplicaciones directas en bioinformática y análisis de datos biomédicos.
Ejecutar el código
---title: "Sistemas y Señales Biomédicos"description: "SYSB"subtitle: "Ingeniería Biomédica"lang: esauthor: "Ph.D. Pablo Eduardo Caicedo Rodríguez"date: "2025-01-30"format: html: code-tools: true code-overflow: wrap code-line-numbers: true code-copy: true fig-align: center self-contained: true theme: - simple - ../../recursos/estilos/metropolis.scss slide-number: true preview-links: auto logo: ../../recursos/imagenes/generales/Escuela_Rosario_logo.png css: ../../recursos/estilos/styles_pres.scss footer: <https://pablocaicedor.github.io/> transition: fade progress: true scrollable: trueresources: - demo.pdf---```{r}#| echo: false#| eval: true#| output: false#| label: Loading R-Libraries# install.packages(c("DiagrammeR", "reticulate", "kableExtra", "tidyverse", "knitr", "cowplot", "ggfx"))library("DiagrammeR")library("reticulate")library("kableExtra")library("tidyverse")library("knitr")library("cowplot")library("ggfx")knitr::opts_chunk$set(echo =FALSE)def.chunk.hook <- knitr::knit_hooks$get("chunk")knitr::knit_hooks$set(chunk =function(x, options) { x <-def.chunk.hook(x, options)ifelse(options$size !="normalsize", paste0("\n\\", options$size, "\n\n", x, "\n\n\\normalsize"), x)})``````{python}#| echo: false#| eval: true#| output: false#| label: Loading Python-Librariesimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltpath_ecg="../../data"#https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkit#write```# **Actividad de Aprendizaje: Dominando Comandos de Linux en Ingeniería Biomédica**## **Objetivo de Aprendizaje**Los estudiantes serán capaces de aplicar comandos esenciales de Linux para la manipulación de archivos, gestión de procesos y análisis de datos biomédicos.## **Duración** 1.5 horas## **Materiales**- Computador con Linux (instalado o máquina virtual), WSL2 con Ubuntu, o [emulado](https://distrosea.com/es/).- [Hoja de trucos de Linux](https://www.geeksforgeeks.org/linux-commands-cheat-sheet/).- [Archivo de datos biomédicos en formato `.csv` (proporcionado).](https://pruebacorreoescuelaingeduco.sharepoint.com/:x:/s/AdquisicinyProcesamientodeSealesBiomdicasenTecnologasdeBorde/EZNbZWOBseFMozMjrGosRN8B7XgqFzZXgJFOzC4Amf93ug?e=OeLMD8)---## **Parte 1: Exploración y Gestión de Archivos (30 min)**### **Actividad 1: Navegación y manipulación de archivos**1. Explora los archivos y directorios disponibles en el sistema.2. Crea una estructura de directorios organizada para almacenar datos biomédicos.3. Mueve y organiza el archivo de datos de pacientes dentro de la estructura creada.4. Modifica los permisos del archivo para restringir o permitir accesos según corresponda.**Preguntas de reflexión:** - ¿Por qué es importante organizar archivos en un entorno de trabajo biomédico? - ¿Cómo podrías utilizar permisos de archivos para proteger datos de pacientes en un hospital? ---## **Parte 2: Procesamiento de Datos Biomédicos en la Terminal (40 min)**### **Actividad 2: Exploración y análisis básico de datos**1. Examina las primeras líneas del archivo de pacientes para entender su estructura.2. Cuenta la cantidad total de registros para determinar el número de pacientes.3. Filtra los registros de pacientes con presión arterial alta.4. Ordena los pacientes por edad para identificar a los de mayor edad.5. Extrae información relevante, como edad y frecuencia cardíaca, y guárdala en un nuevo archivo.**Preguntas de análisis:** - ¿Cómo podríamos automatizar estos análisis para realizarlos diariamente en un hospital? - ¿Qué otros patrones en los datos podríamos detectar utilizando solo comandos de Linux? ---## **Parte 3: Automatización con Scripts (20 min)**### **Actividad 3: Creación de un script para análisis automático**1. Escribe un script en python que realice los análisis anteriores y guarde los resultados en un archivo de reporte.2. Asigna los permisos adecuados al script para poder ejecutarlo.3. Ejecuta el script y verifica el contenido del reporte generado.**Reflexión final:** - ¿Cómo podríamos modificar el script para hacerlo más interactivo? - ¿Cómo podríamos programarlo para que se ejecute automáticamente cada cierto tiempo? ---## **Criterios de Evaluación**| Criterio | Descripción | Puntos ||-------------------------|------------|--------|| Uso de comandos básicos | Aplicación correcta de comandos de navegación y manipulación de archivos | 20 || Procesamiento de datos | Uso adecuado de herramientas para análisis de datos | 30 || Automatización con scripts | Creación y ejecución correcta de un script funcional | 30 || Reflexión y análisis | Respuestas argumentadas a preguntas de reflexión | 20 |**Total: 100 puntos**.---Esta actividad permite a los estudiantes desarrollar habilidades prácticas en Linux con aplicaciones directas en bioinformática y análisis de datos biomédicos.